Белки являются строительным материалом для нашего тела и играют ключевую роль во всех биологических процессах. Поэтому понимание того, как они взаимодействуют с окружающей средой, жизненно важно для разработки эффективной терапии и основа для создания искусственных клеток.

Исследователи из Лаборатории конструирования белков и иммуноинженерии (LPDI), входящие в состав Института биоинженерии EPFL при Инженерной школе, работающие с сотрудниками в USI-Лугано, Имперский колледж, и подразделение Twitter Learning Research, разработали инновационную систему машинного обучения.

Имеющееся техника для прогнозирования этих взаимодействий и описания биохимической активности белка основывается только на внешнем виде. Таким образом углубиться в понимание того, как функционируют белки и поддержать разработку компонентов на основе белка для искусственных клеток будущего поможет метод, известный как MaSIF. Команда ученые опубликовала свои выводы в журнале Nature Methods.

Исследователи взяли обширный набор данных о поверхности белка и включили химические и геометрические свойства в алгоритм машинного обучения, научив его согласовывать эти свойства с конкретными моделями поведения и биохимической активностью. Затем они использовали оставшиеся данные для проверки алгоритма.

Команда обнаружила, что белки, выполняющие подобные взаимодействия, имеют общие «отпечатки пальцев».

"Алгоритм может анализировать миллиарды белковых поверхностей в секунду. Наше исследование имеет существенное значение для создания искусственного белка. Это позволяет запрограммировать поведение белка определенным образом, просто изменяя его поверхностные химические и геометрические свойства" – Директор LPDI Бруно Коррея.

Метод, опубликованный в формате с открытым исходным кодом, также может быть использован для анализа структуры поверхности других типов молекул.